Kumpulan Soal,,,,,!!!

dokumen-dokumen yang mirip
Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut:

BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu

Chapter 5 GENERAL VECTOR SPACE Row Space, Column Space, Nullspace 5.6. Rank & Nullity

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Independensi Linear Basis & Dimensi TIM KALIN

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

SUBRUANG VEKTOR. Disusun Untuk Memenuhi Mata Kuliah Aljabar Linier. Dosen Pembimbing: Abdul Aziz Saefudin, M.Pd

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Pertama, daftarkan kedua himpunan vektor: himpunan yang merentang diikuti dengan himpunan yang bergantung linear, perhatikan:

Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk :

BAB 2 LANDASAN TEORI

HASIL PRESENTASI ALJABAR LINIER ( SUB RUANG VEKTOR ) Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linier. Dosen Pengampu : Darmadi, S,Si, M.

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Baris Ruang Kolom Ruang Nol TIM KALIN

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

Ruang Vektor. Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf. Ruang Vektor. Syarat agar V disebut sebagai ruang vektor. Aljabar Linear dan Matriks 1

BAB II LANDASAN TEORI. yang biasanya dinyatakan dalam bentuk sebagai berikut: =

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

G a a = e = a a. b. Berdasarkan Contoh 1.2 bagian b diperoleh himpunan semua bilangan bulat Z. merupakan grup terhadap penjumlahan bilangan.

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN

6- Operasi Matriks. MEKANIKA REKAYASA III MK Unnar-Dody Brahmantyo 1

Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

BAB II DASAR DASAR TEORI

dimana a 1, a 2,, a n dan b adalah konstantakonstanta

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

Aljabar Linear Elementer

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Part II SPL Homogen Matriks

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

Kata Pengantar. Puji syukur kehadirat Yang Maha Kuasa yang telah memberikan pertolongan hingga modul ajar ini dapat terselesaikan.

Pertemuan 13 persamaan linier NON HOMOGEN

Matriks - Definisi. Sebuah matriks yang memiliki m baris dan n kolom disebut matriks m n. Sebagai contoh: Adalah sebuah matriks 2 3.

Minggu II Lanjutan Matriks

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

5. PERSAMAAN LINIER. 1. Berikut adalah contoh SPL yang terdiri dari 4 persamaan linier dan 3 variabel.

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability)

Ruang Vektor. Adri Priadana. ilkomadri.com

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT

BAB II KAJIAN PUSTAKA. operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas

Modul Praktikum. Aljabar Linier. Disusun oleh: Machudor Yusman IR., M.Kom. Ucapan Terimakasih:

MATRIKS. a A mxn = 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn a ij disebut elemen dari A yang terletak pada baris i dan kolom j.

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

Aljabar Linier Elementer

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2

Ruang Baris, Ruang Kolom, dan Ruang Null (Kernel)

MATRIKS Matematika Industri I

Matematika Teknik DETERMINAN

Trihastuti Agustinah

8 MATRIKS DAN DETERMINAN

ALJABAR LINEAR BASIS RUANG BARIS DAN BASIS RUANG KOLOM SEBUAH MATRIKS. Dosen Pengampu: DARMADI, S.Si, M.Pd. Oleh: Kelompok III

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Transformasi Linier. Transformasi linier memiliki beberapa fungsi yang perlu dipelajari. Fungsi-fungsi tersebut antara lain :

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

MATRIKS. Matematika. FTP UB Mas ud Effendi. Matematika

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

MATRIKS Matematika Industri I

BAB 2. DETERMINAN MATRIKS

untuk setiap x sehingga f g

Course of Calculus MATRIKS. Oleh : Hanung N. Prasetyo. Information system Departement Telkom Politechnic Bandung

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

8.1 Transformasi Linier Umum. Bukan lagi transformasi R n R m, tetapi transformasi linier dari

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

MATRIKS Nuryanto, ST., MT.

Pertemuan 6 Transformasi Linier

Contoh. C. Determinan dan Invers Matriks. C. 1. Determinan

MAKALAH ALJABAR LINEAR TRANSFORMASI LINEAR ATAU PEMETAAN LINEAR

BAB III OPERATOR LINEAR TERBATAS PADA RUANG HILBERT. Operator merupakan salah satu materi yang akan dibahas dalam fungsi

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

RANK MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF

Tujuan. Mhs dapat mendemonstrasikan operasi matriks: penjumlahan, perkalian, dsb. serta menentukan matriks inverse

Bentuk umum : SPL. Mempunyai penyelesaian disebut KONSISTEN. Tidak mempunyai penyelesaian disebut TIDAK KONSISTEN TUNGGAL BANYAK

Buku 1: RPKPS (Rencana Program dan Kegiatan Pembelajaran Semester) ALJABAR LINEAR ELEMENTER

TRANSFORMASI MATRIKS. Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ

7. NILAI-NILAI VEKTOR EIGEN. Nilai Eigen dan Vektor Eigen Diagonalisasi Diagonalisasi Ortogonal

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 7

Aljabar Linear Elementer MUG1E3 3 SKS

SILABUS MATA KULIAH : ALJABAR MATRIKS (2 SKS) KODE: MT304. (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 1 Matriks dan Operasinya. 1. Pengertian Matriks

Operasi perkalian skalar merupakan suatu aturan yang mengasosiasikan setiap skalar k dan setiap objek u pada v dengan suatu objek ku, yang disebut

(Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, / 66

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Eigen Value Eigen Vector TIM KALIN

Sebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini.

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

a11 a12 x1 b1 Lanjutan Mencari Matriks Balikan dengan OBE

Transkripsi:

Kumpulan Soal,,,,,!!! Materi: Matriks & Ruang Vektor 1. BEBAS LINEAR S 3. BASIS DAN DIMENSI O A L 2. KOMBINASI LINEAR NeXt FITRIYANTI NAKUL Page 1

1. BEBAS LINEAR Cakupan materi ini mengkaji tentang himpunan suatu vektor yang anggotanya tidak saling tergantung antara satu vektor dengan vektor yang lainnya. Berikut ini akan disajikan soal yang menggambarkan keadaan sistem yang bebas linear maupun yang tak bebas linear dari vektor-vektor dalam R 3. Untuk itu, perlu diketahui terlebih dahulu definisi berikut ini: DEFENISI 1.1 Jika S = u 1, u 2, u 3,, u n adalah suatu himpunan vektor tak kosong, maka persamaan berikut k 1 u 1 + k 2 u 2 + k 3 u 3 + + k n u n sedikitnya mempunyai penyelesaian berikut k 1 = k 2 = k 3 = = k n = jika hanya itu satu-satunya penyelesaian, maka S dinamakan himpunan vektor yang bebas linear, tetapi jika ada penyelesaian yang lain, maka S dinamakan tak bebas linear. Cara alternatif untuk menentukan suatu sistem bebas linear atau tak bebas linear, yaitu cukup dengan memeriksa/meninjau apakah matriks det (A) = atau tidak. NOTE: Jika nilai determinan dari suatu sistem linear det (A) =, maka antara satu vektor dan vektor lainnya saling tergantung atau S tak bebas linear. Jika nilai determinan dari suatu sistem linear det (A), maka antara satu vektor dan vektor lainnya tidak saling tergantung atau S bebas linear. Soal Tentukan apakah S bebas linear?, jika diberikan: a. S = u, v, w di R 3, dengan u = 1, 2, 1, v = 2, 5,, dan w = 3, 3, 8 b. S = p, q, r di R 3, dengan p = 4, 6,, q =,, 2, dan r = 2, 3, 1 FITRIYANTI NAKUL Page 2

Jawab: a. Penyeleasaian dari: S = u, v, w di R 3, dengan u = 1, 2, 1, v = 2, 5,, dan w = 3, 3, 8 Pembuktian Mengacu pada defenisi 1.1 x 1 u + x 2 v + x 3 w = Atau x 1 u + x 2 v + x 3 w = x 1 1, 2, 1 + x 2 2, 5, + x 3 3, 3, 8 = x 1, 2x 1, x 1 + 2x 2, 5x 2, + 3x 3, 3x 3, 8x 3 = x 1 + 2x 2 + 3x 3, 2x 1 + 5x 2 + 3x 3, x 1 + + 8x 3 = Sehingga dapat ditulis dalam sistem persamaan linear dan matriks seperti berikut: x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 2x 1 + 5x 2 + 3x 3 = x 1 + + 8x 3 =..(1)..(2)..(3) dengan: 1 2 3 2 5 3 1 8 x 1 x 2 x 3 = S = 1 2 3 2 5 3 1 8 Untuk menentukan sistem ini bebas linear atau tak bebas linear, maka cukup diperiksa apakah matriks det (S) = atau tidak. Untuk itu perlu dicari terlebih dahulu nilai determinan dari sistem ini. Misalkan elemen yang diambil terletak pada kolom 1, maka nilai determinan dapat ditentukan dengan cara determinan minor sebagai berikut: det S = s ij 1 i+j M ij det S = s 11 +1 M 11 + s 21 1 2+1 M 21 + s 31 1 3+1 M 31 det S = 1 1 2 5 3 8 + 2 1 3 2 3 8 + 1 1 4 2 3 5 3 det S = 1 5 3 8 + ( 2) 2 3 8 + 1 2 3 5 3 det S = 1 4 + ( 2) 16 + 1(6 15) det S = 1 4 + ( 2) 16 + 1( 9) det S = 4 + ( 32) + ( 9) FITRIYANTI NAKUL Page 3

det S = 4 + ( 41) det S = 1 Karena nilai determinan dari sistem linear tersebut tidak sama dengan nol det S, maka antara satu vektor dengan vektor lainnya tidak saling tergantung atau S bebas linear. b. Penyelesaian dari: S = p, q, r di R 3, dengan p = 4, 6,, q =,, 2, dan r = 2, 3, 1 Pembuktian Mengacu pada defenisi 1.1 w 1 p + w 2 q + w 3 r = Atau w 1 p + w 2 q + w 3 r = w 1 4, 6, + w 2,, 2 + w 3 2, 3, 1 = 4w 1, 6w 1, +,, 2w 2 + 2w 3, 3w 3, w 3 = 4w 1 + + 2w 3, 6w 1 + 3w 3, + 2w 2 + w 3 = 4w 1 2w 3, 6w 1 3w 3, 2w 2 + w 3 = Sehingga dapat ditulis dalam sistem persamaan linear dan matriks seperti berikut: 4w 1 2w 3 = 6w 1 3w 3 = 2w 2 + w 3 =..(1)..(2)..(3) dengan: S = 4 2 6 3 2 1 4 2 6 3 2 1 w 1 w 2 w 3 = Untuk menentukan sistem ini bebas linear atau tak bebas linear, maka cukup diperiksa apakah matriks det (S) = atau tidak. Untuk itu perlu dicari terlebih dahulu nilai determinan dari sistem ini. FITRIYANTI NAKUL Page 4

Misalkan elemen yang diambil yang terletak pada kolom 3, maka nilai determinan dapat ditentukan dengan cara determinan minor sebagai berikut: det S = s ij 1 i+j M ij det S = s 13 +3 M 13 + s 23 1 2+3 M 23 + s 33 1 3+3 M 33 det S = 2 1 4 6 2 det S = 2 6 2 + 3 4 2 + 1 4 6 det S = 2 12 + 3 8 + 1( ) det S = 2 12 + 3 8 + 1() det S = 24 + 24 + det S = 5 4 + ( 3) 1 2 + 1 1 6 4 6 Karena nilai determinan dari system linear tersebut sama dengan nol det S =, maka antara satu vektor dengan vektor lainnya saling tergantung atau S tak bebas linear. 2. KOMBINASI LINEAR Berikut ini akan disajikan soal yang menggambarkan kombinasi linear dari vektor-vektor dalam ruang vektor R 3. Untuk itu, perlu diketahui terlebih dahulu definisi berikut ini: DEFINISI 2.1 suatu vektor p disebut suatu kombinasi linear dari vektor-vektor, q 1, q 2,,q r, jika bisa dinyatakan dalam bentuk p = k 1 q 1 + k 2 q 2 + + k r q r dengan k 1, k 2,, k r adalah scalar Soal Tinjau vektor p = 1, 3, 2 dan q = 4, 2, 1 di R 3. Tunjukkanlah bahwa r = 1, 2, 6 adalah kombinasi linear dari p dan q dan bahwa t = 12,4, 2 bukanlah kombinasi linear dari p dan q. FITRIYANTI NAKUL Page 5

Jawab: r akan menjadi kombinasi linear dari p dan q jika dapat ditemukan skalar m dan n sedemikian sehingga berlaku r = mp + nq, yaitu r = mp + nq 1, 2, 6 = m 1, 3, 2 + n 4, 2, 1 1, 2, 6 = m, 3m, 2m + 4n, 2n, n 1, 2, 6 = m + 4n, 3m + 2n, 2m n Dengan menyamakan komponen yang berpadanan diperoleh: m + 4n = 1.. (1) 3m + 2n = 2.. (2) 2m n = 6.. (3) Dengan menggunakan metode eliminasi dan subtitusi pada tiga persamaan di atas, sehingga diperoleh nilai skalar m dan n sebagai berikut: Eliminasi variable n pada pers. (2) dan (3) 3m + 2n = 2 x 1 3m + 2n = 2 2m n = 6 x 2 4m 2n = 12 7m = 14 m = 14 7 m = 2 Subtitusikan nilai m = 2, ke pers. (1) m + 4n = 1 2 + 4n = 1 2 + 4n = 1 4n = 1 2 4n = 8 + n = 8 4 n = 2 FITRIYANTI NAKUL Page 6

Pengujian nilai skalar m dan n dalam system persamaan linear: Pers. 1 m + 4n = 1 ( 2) + 4(2) = 1 2 + 8 = 1 1 = 1 Pers. 2 3m + 2n = 2 3( 2) + 2(2) = 2 6 + 4 = 2 2 = 2 Pers. 3 2m n = 6 2( 2) 2 = 6 2( 2) 2 = 6 4 2 = 6 6 = 6 Berdasarkan hasil uji, maka nilai skalar m dan n memenuhi sistem persamaan linear. Dengan demikian, penyelesaian dari sistem persamaan linear tersebut menghasilkan m = 2 dan n = 2, sehingga diperoleh: r = mp + nq r = 2p + 2q Jadi, r merupakan kombinasi linear dari p dan q. Demikian juga untuk membuktikan apakah t merupakan kombinasi linear dari p dan q, yaitu t = mp + nq, dengan cara yang sama, diperoleh: t = mp + nq 12, 4, 2 = m 1, 3, 2 + n 4, 2, 1 12, 4, 2 = m, 3m, 2m + 4n, 2n, n 12, 4, 2 = m + 4n, 3m + 2n, 2m n Dengan menyamakan komponen yang berpadanan diperoleh: m + 4n = 12.. (1) 3m + 2n = 4.. (2) 2m n = 2.. (3) FITRIYANTI NAKUL Page 7

Dengan menggunakan metode eliminasi dan subtitusi pada tiga persamaan di atas, sehingga diperoleh nilai skalar m dan n sebagai berikut: Eliminasi variabel n pada pers. (2) dan (3) 3m + 2n = 4 x1 3m + 2n = 4 2m n = 2 x 2 4m 2n = 4 + 7m = m = 7 m = Subtitusikan nilai m =, ke pers. (1) m + 4n = 12 + 4n = 12 + 4n = 12 4n = 12 4n = 12 n = 12 4 n = 3 Pengujian nilai skalar m dan n dalam system persamaan linear: Pers. 1 m + 4n = 12 () + 4(3) = 12 + 12 = 12 12 = 12 Pers. 2 3m + 2n = 4 3() + 2(3) = 4 + 6 = 4 6 4 Pers. 3 2m n = 2 2 3 = 2 2() 3 = 2 3 = 2 3 2 Berdasarkan hasil uji, maka dapat dinyatakan bahwa system tersebut tidak konsisten artinya tidak mempunyai penyelesaian atau tidak dapat ditemukan m dan n, sehingga dapat disimpukan bahwa: t bukan merupakan kombinasi linear dari p dan q. FITRIYANTI NAKUL Page 8

3. BASIS DAN DIMENSI Berikut ini akan disajikan soal yang menggambarkan basis dan dimensi pada ruang vektor R 2 dan R 3. Untuk itu, perlu diketahui terlebih dahulu definisi dan teorema berikut ini: a. Basis DEFINISI 3.1 Jika V ruang vector dan S = v1, v 2, v 3,, vn adalah himpunan vector-vektor di V, maka S dinamakan basis untuk V jika kedua syarat di bawah ini terpenuhi: 1. S bebas linear 2. S membangun V Teorema 3.2 Jika S = v1, v 2, v 3,, vn adalah basis untuk ruang V, maka x V dapat dinyatakan dalam bentuk dalam tepat satu cara. x = k 1 v 1 + k 2 v 2 + k 3 v 3 + + k n vn b. Dimensi DEFINISI 3.3 Suatu ruang vector tak-nol V dinamakan berdimensi berhingga jika V berisi himpunan vektor berhingga yaitu v1, v 2, v 3,, vn yang merupakan basis. Jika tidak himpunan seperti itu, maka V berdimensi tak-hingga. Ruang vektor nol dinamakan berdimensi berhingga. Teorema 3.4 Dimensi suatu ruang vektor berdimensi berhingga V, yang ditulis dengan dim (V), didefinisikan sebagai jumlah vektor dalam suatu basis V. ruang vector nol berdimensi nol. FITRIYANTI NAKUL Page 9

Soal 1. S = y 1, y 2, y 3, dengan y 1 = 1, 2, 1, y 2 = 2, 5,, dan y 3 = 3, 3, 8. Tunjukkanlah bahwa S adalah basis untuk R 3? Jawab: Untuk membuktikan apakah S basis atau bukan, mengacu pada definisi 3.1 maka cukup dibuktikan apakah S mempunyai sifat bebas linear dan membangun ruang vektor R 3. Pembuktian Ambil b = (b 1, b 2, b 3 ) R 3, kemudian ditunjukkkan apakah b merupakan kombinasi linear dari S, ditulis b = k 1 y 1 + k 2 y 2 + k 3 y 3 (b 1, b 2, b 3 ) = k 1 1, 2, 1 + k 2 2, 5, + k 3 3, 3, 8 (b 1, b 2, b 3 ) = (k 1, 2k 1, k 1 ) + 2k 2, 5k 2, + 3k 3, 3k 3, 8k 3 (b 1, b 2, b 3 ) = (k 1 + 2k 2 + 3k 3, 2k 1 + 5k 2 + 3k 3, k 1 + + 8k 3 ) Sehingga dapat ditulis dalam sistem persamaan linear dan matriks seperti berikut: k 1 + 2k 2 + 3k 3 = b 1.. (1) 2k 1 + 5k 2 + 3k 3 = b 2.. (2) k 1 + 8k 3 = b 3.. (3) dengan: 1 2 3 2 5 3 1 8 k 1 k 2 k 3 = b 1 b 2 b 3 S = 1 2 3 2 5 3 1 8 Untuk menentukan sistem ini memenuhi syarat yakni S membangun ruang vector R 3 cukup diperiksa nilai determinannya. Jika det (S), maka b merupakan kombinasi linear dari S, sehingga S membangun R 3. Berikut adalah nilai determinan yang diperoleh dari system: Misalkan elemen yang diambil terletak pada kolom 1, maka nilai determinan dapat ditentukan dengan cara determinan minor sebagai berikut: det S = s ij 1 i+j M ij det S = s 11 +1 M 11 + s 21 1 2+1 M 21 + s 31 1 3+1 M 31 det S = 1 1 2 5 3 8 + 2 1 3 2 3 8 + 1 1 4 2 3 5 3 det S = 1 5 3 8 + ( 2) 2 3 8 + 1 2 3 5 3 FITRIYANTI NAKUL Page 1

det S = 1 4 + ( 2) 16 + 1(6 15) det S = 1 4 + ( 2) 16 + 1( 9) det S = 4 + ( 32) + ( 9) det S = 4 + ( 41) det S = 1 Karena nilai determinan dari sistem linear tersebut tidak sama dengan nol det S, maka b dapat ditemukan dan merupakan kombinasi linear dari S, sehingga y 1, y 2 dan y 3 membangun R 3. Dengan demikian S memenuhi sifat membangun ruang vektor. Untuk membuktikan S bebas linear, ambil = (,,) R 3, kemudian akan ditunjukkan apakah merupakan kombinasi linear dari S, ditulis: = l 1 y 1 + l 2 y 2 + l 3 y 3 (,,) = l 1 1, 2, 1 + l 2 2, 5, + l 3 3, 3, 8 (,,) = (l 1, 2l 1, l 1 ) + 2l 2, 5l 2, + 3l 3, 3l 3, 8l 3 (,,) = (l 1 + 2l 2 + 3l 3, 2l 1 + 5l 2 + 3l 3, l 1 + + 8l 3 ) Sehingga dapat ditulis dalam sistem persamaan linear dan matriks seperti berikut: l 1 + 2l 2 + 3l 3 =.. (1) 2l 1 + 5l 2 + 3l 3 =.. (2) l 1 + 8l 3 =.. (3) 1 2 3 2 5 3 1 8 l 1 l 2 l 3 = Determinan dari system persamaan di atas memiliki nilai determinan tidak sama dengan nol, det S, maka matriks koefisiennya mempunyai invers sehingga system linear ini mempunyai penyelesaian tunggal yaitu l 1 = l 2 = l 3 =, sehingga S bebas linear. Jadi, karena S mempunyai sifat bebas linear dan membangun R 3, maka S basis untuk ruang vector R 3. Dengan demikian dimensi dari R 3 adalah dim S = 3. FITRIYANTI NAKUL Page 11

2. Tentukan basis dan dimensi dari ruang penyelesaian system linear homogeny di bawah ini: 2x 1 + 2x 2 + x 3 x 4 + x 5 =.. (1) x 1 + x 2 + x 3 x 4 + x 5 =.. (2) x 1 + 2x 2 + x 3 x 4 + x 5 =.. (3) Jawab : Ubahlah dalam bentuk matriks Ax = b kemudian lakukan OBE sedemikian hingga matriks A menjadi matriks eselon tereduksi seperti berikut ini: 2 2 1 1 1 1 1 2 1 B 1 B 3 untuk B 3 2B 2 + B 1 untuk B 1 B 1 B 2 untuk B 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 Maka dengan memisalkan x 5 = s, x 4 = t, x 1 = x 3 x 4 + x 5 = x 3 = x 4 x 5 x 3 = t s x 1 + x 2 = + x 2 = x 2 = atau x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 = t s t s = t t + s s = t 1 1 + s 1 1 Yang menunjukkan vektor-vektor: v1 = 1 1 dan v 2 = 1 1 Dengan demikian, sistem di atas menunjukkan adanya sifat membangun ruang penyelesaian, oleh karena itu v 1, v 2 adalah basis ruang penyelesaian yang mempunyai dimensi dua dim S = 2. FITRIYANTI NAKUL Page 12